Tag: multicolinearidade

Análise exploratória e seleção de séries temporais econômicas para modelagem

Quer entender como transformar dados econômicos brutos em previsões macroeconômicas precisas? Neste post, mostramos passo a passo como realizar a análise exploratória e seleção de séries temporais com Python — desde o tratamento de dados e remoção de multicolinearidade até a escolha das variáveis mais relevantes usando técnicas de machine learning e econometria. Um guia essencial para quem quer unir teoria econômica e inteligência artificial na prática da previsão macroeconômica.

Como resolver problemas de multicolinearidade em modelos preditivos?

O VIF é uma estatística útil para identificar multicolinearidade em regressões. Esse problema gera, dentre outros, erros padrões maiores, o que pode impactar os intervalos de confiança em modelos preditivos. Este Neste artigo, mostramos seu cálculo, a interpretação e uma aplicação em Python.

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Análise exploratória e seleção de séries temporais econômicas para modelagem

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Complete Subset Regression (CSR): um MQO turbinado?

Testando se o seu modelo é um bom modelo: o pacote {performance}

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